介绍 这篇论文提出了一种新型的"选择性状态空间模型"(Selective State Space Model, S6)来解决之前结构化状态空间模型(SSM)在离散且信息密集的数据(如文本)上效果较差的问题。 Mamba 在语言处理、基因组学和音频分析等领域的应用中表现出色。其创新的模型采用了线性时间序列建模架构,结合了选择性状态空间,能够在语言、音频和基因组学等不同模式中提供卓越的性能。这种突破
本章介绍了安全模型中的CPA,selective/adaptive CCA, EUF-CMA 加密的安全性模型定义: 一、选择明文攻击下的不可区分性(IND-CPA) 初始化:挑战者 C \mathcal{C} C运行初始化算法算法来获取系统参数。 阶段1:敌手 A \mathcal{A} A产生明文,加密的到对应的密文(多项式有界次数)。 挑战:对手将输出两条相同长度的消息 m
Unsupervised Domain Adaptation via Structured Prediction Based Selective Pseudo-Labeling 基于结构化预测的选择性伪标记的无监督域自适应IntroductionRelated WorkProposed MethodExperiments and Results 基于结构化预测的选择性伪标记的无监
论文标题 《Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces》 利用选择性状态空间的线性时间序列建模 作者 Albert Gu 和 Tri Dao Albert Gu 来自卡内基梅隆大学机器学习系,Mamba 脱胎于 Albert Gu 的前作 S4 架构。 Tri Dao 来自普林斯顿大学计算机科学系,M
论文标题 《Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces》 作者 Albert Gu 和 Tri Dao 初读 摘要 Transformer 架构及其核心注意力模块 地位:目前深度学习领域普遍的基础模型。 为了解决 Transformers 在长序列上的计算效率低下的问题,已经开发了许多次二次时间
Keyboard or mouse not working after your PC wake up from sleep? When you’re charging your phone through an USB port, putting your PC into sleep mode will turn off the power to USB ports, and your phon